LINUX.ORG.RU

Julia Computing собрала $24 млн в первом раунде финансирования

 , ,


1

2

Julia Computing Inc., стартап, стоящий за специализированным языком программирования, используемым для таких задач, как разработка алгоритмов машинного обучения и моделирование космических полетов, сегодня объявил о привлечении финансирования в размере 24 миллионов долларов.

Первый раунд финансирования возглавила компания Dorilton Ventures. К венчурной компании присоединились Menlo Ventures, General Catalyst и HighSage Ventures. Боб Муглиа, бывший исполнительный директор гиганта по хранению данных Snowflake Inc., присоединяется к совету директоров Julia Computing в рамках раунда финансирования.

«Чудеса современного мира создаются с помощью цифровых моделей», – сказал Муглиа в своем заявлении. «Микросхемы в наших смартфонах, современные материалы, фармацевтика и аэронавтика – всё это примеры передовых технологий, созданных с помощью цифрового моделирования. Хотя эти достижения были потрясающими, инструменты и системы, поддерживающие эти усилия, устарели на десятилетия и не могут в полной мере использовать преимущества облачных вычислений».

Julia Computing утверждает, что у нее есть более современная альтернатива этим устаревшим инструментам и системам.

Стартап коммерциализирует язык с помощью платной услуги «программное обеспечение как услуга» под названием JuliaHub, которая позволяет разработчикам писать код на языке Julia в редакторе на основе браузера. Сервис также помогает в развертывании кода. После того как проект готов, разработчики могут предоставить облачную инфраструктуру для своих программ непосредственно через интерфейс JuliaHub.

Для особо сложных проектов сервис предлагает доступ к ряду специализированных научных приложений. Среди них – собственный инструмент моделирования, который, как утверждают в Julia Computing, может использовать искусственный интеллект для ускорения процесса создания симуляций в 500 раз. Стартап также предлагает реализацию Pumas, инструмента для моделирования фармацевтических препаратов.

Julia Computing утверждает, что новый раунд финансирования в размере 24 миллионов долларов будет использован для добавления дополнительных функций в JuliaHub. Среди прочих инициатив стартап работает над тем, чтобы сделать доступными через свой сервис больше научных приложений, таких как Pumas.

«Ученые, изучающие данные, и инженеры используют продукты, которые были разработаны много десятилетий назад. JuliaHub позволяет проектировать новые лекарства и методы лечения, разрабатывать новые батареи, моделировать космический полет и составлять карты Вселенной, используя при этом меньше вычислительных ресурсов и сокращая выбросы центров обработки данных», – сказал Вирал Шах, генеральный директор Julia Computing и один из создателей языка Julia. «Благодаря последнему финансированию мы с нетерпением ждем увеличения численности нашей команды и внедрения суперспособностей языка Julia в новые отрасли и приложения.»

На сегодняшний день Julia Computing привлекла около 28,6 миллионов долларов.

>>> Подробности



Проверено: xaizek ()
Последнее исправление: xaizek (всего исправлений: 5)

Ответ на: комментарий от peregrine

Не, это не проблема. Это и есть прогресс. Многое из полезного функционала просто портируется из питона, явы и т.д. А иначе пришлось бы с нуля разрабатывать. Возникает вопрос, а зачем вообще что-то портировать, если можно использовать питон или яву? А затем, что в джулии есть наличие полезнейших фич, которых в питоне и яве нет и быть не может.

yvv ★★☆
()
Ответ на: комментарий от peregrine

полезнейших, ну что ты с первого раза не понял то?

anonymous
()
Ответ на: комментарий от peregrine

Килер фичи это jit компиляция из коробки, параметрические типы и множественная диспетчеризация. Да, я знаю, что для питона тоже есть компиляторы, но ни один из них не оптимизирует питоновский код хорошо, в силу его врождённой типической нестабильности.

Для примера, в джулии можно создавать массивы данных с неопределёнными значениями, где неопределённое значение – пользовательский тип. Во многих других языках такое невозможно, поэтому для пропусков в данных используют «sentinel values». В питоне такое возможно, но работает очень медленно. В джулии такое возможно, и работает очень быстро.

Ну и плюс в джульке есть куча фич, которые в других языках тоже есть, но так чтобы всё было собрано в одном месте, есть только в джульке. За полным списком обращайся на джулиафак.

yvv ★★☆
()
Ответ на: комментарий от yvv

Благодаря гомоиконности языка там вообще можно интересные вещи творить:

https://habr.com/ru/post/451172/

мы можем взять лучшее из двух миров, поскольку Julia позволяет создавать так называемые callable structs. Т.е. можно задать полином как структуру, но иметь возможность его вызова как функции!

wall_jvm
() автор топика
Ответ на: комментарий от snake266

Я «пробывал» – quantum computing. Три статьи написано. Лучше октавы 100%

unanimous ★★★★★
()
Ответ на: комментарий от peregrine

Да главное что язык даёт такую возможность, хочешь пиши дубовый код, хочешь посложнее или хочешь понадёжнее - пожалуйста.

wall_jvm
() автор топика
Ответ на: комментарий от wall_jvm

Интерпорабельность - это хорошо, но свои проекты тоже неплохо иметь в ряде случаев.

grem ★★★★★
()
Ответ на: комментарий от wall_jvm

Ну и ладно, хуже от ещё одного языка точно никому не станет. А если кому он удобнее, то только хорошо.

grem ★★★★★
()
Ответ на: комментарий от wall_jvm

так в питоне тормознутый GIL же ещё

Вроде бы в джулии тоже GIL, или поправили?

yvv ★★☆
()
Ответ на: комментарий от crutch_master

Пистонисты-то их сами их осилили? Или, как и всегда, дёргают сишный код?

Дергать удобно упакованный сишный (фортрановский и возможно скоро растовский) код это основа основ питона.

anonymous
()

для ускорения процесса создания симуляций в 500 раз

в 100500 по сравнению с ничем?

LINUX-ORG-RU ★★★★★
()
Ответ на: комментарий от peregrine

каких полезнейших фич

ну вот например есть Modelica. а есть DSL на базе Julia который делает всё то же самое что умеет Modelica. и фичи языка вроде макросов, гомоиконности, мультиметодов – реализуют такой DSL.

где-то статьи были и публикации на эту тему, с примерами. про Julia+DSL=>Modelica, только гибче.

суть в том, что такой DSL можно генерировать полуавтоматически, из какого-то визуального конструктора, например.

ну и вообще кейс «захват знаний предметной области и модальностей для высокоуровневого моделирования» как какой-то DSL.

anonymous
()
Ответ на: комментарий от anc

ядерный реактор с пальчиковую батарейку

Эм, а в чем проблема?

Если разговор про цепную ядерную реакцию, то проблема в создании критической массы.

anonymous
()
Ответ на: комментарий от ox55ff

Чем оно лучше петона?

Всё лучше питона

anonymous
()

Пока не будет стабильных репов, вменяемого ракетного менеджера, который умеет разруливать зависимости, и годной среды разработки, а лучше двух: для новичков и для продвинутых, в массы не пойдëт.

Vudod ★★★★★
()
Ответ на: комментарий от Vudod

Я вот использую multiprocessing уже 12 лет и как-то обхожусь.

ну так значит тебе многого и не надо

стабильных…, вменяемого…, годной…

такая субъективщина

wall_jvm
() автор топика
Ответ на: комментарий от anonymous

Если разговор про цепную ядерную реакцию, то проблема в создании критической массы.

Ну так я и говорю, в чем проблема кроме как надыбать само вещество?

anc ★★★★★
()
Ответ на: комментарий от greenman

Тут я. У меня диплом на Julia. Очень удобно решать диффуры. На следующем этапе буду искать пакеты для работы с разреженными матрицами. Возможно, придётся, самому написать.

Benis
()
Ответ на: комментарий от shpinog

Спроектировать как раз не такая проблема, вот с топливом напряг это да.

anc ★★★★★
()
Ответ на: комментарий от anonymous

Если разговор про цепную ядерную реакцию, то проблема в создании критической массы.

В чем именно выражается эта проблема?

anc ★★★★★
()
Ответ на: комментарий от anonymous

На каком нибудь амерции или калифорнии может и в батарейку поместится без защиты.

+1 Как раз про калифорний думал.

anc ★★★★★
()
Ответ на: комментарий от yvv

У тебя фортран головного мозга? Только после него можно пощупать джулию, пощупать питон и выбрать джулию.

t184256 ★★★★★
()
Ответ на: комментарий от yvv

Я всё жду, когда до моего начальства дойдёт, что julia – это всё-таки лучше чем питон

Когда сам станешь таковым. Парадигма – штука суровая.

anonymous
()
Ответ на: комментарий от bender

на каждый известный алгоритм ввели по ключевому слову языка

Это ведь по сути диалект лиспа. Во первых, алгоритмы не требуют ключевых слов как таковых (скорее полноты машины по Тьюрингу и контейнеры/типы данных, смотри STL в C++) – есть функции и замыкания для хранения переменных как аргументов более высокого уровня. Во вторых, есть достаточно мощный для написания DSL макропроцессор.

mazdai ★★★
()
Ответ на: комментарий от anonymous

Я всё жду, когда до моего начальства дойдёт, что julia – это всё-таки лучше чем питон

Когда сам станешь таковым. Парадигма – штука суровая.

Сам таковым стал ещё с 0.6, но на работе инструменты выбираю не я, к сожалению.

yvv ★★☆
()
Вы не можете добавлять комментарии в эту тему. Тема перемещена в архив.